Manus 实操手册
Manus 的官方网站为 https://manus.im，用户可通过浏览器直接访问。该网站是产品的主要信息发布渠道，提供功能演示、案例库、内测申请入口等核心服务。官网设计简洁，首页展示产品定位、核心功能模块及用户评价，适合零基础用户快速了解产品价值。
Manus 是全球首款通用型 AI 智能体（Agent），由中国 Monica 团队研发。其核心目标是“将用户的想法转化为具体成果”，通过自主规划、调用工具和交付完整任务成果，帮助用户高效完成复杂任务。与普通聊天机器人不同，Manus 能够独立执行端到端任务，例如从数据收集、分析到生成可视化报告的全流程操作。
- 通用性：支持跨领域任务，涵盖金融分析、旅行规划、教育课件制作等 51 个场景。
- 自主性：无需用户分步指导，可自动分解任务、调用工具（如代码编辑器、浏览器）并优化执行路径。
- 交付能力：直接生成可视化成果（如 PDF、Excel、网页），而非仅提供文字建议。
Manus 采用多智能体系统（Multiple Agent System）与云端虚拟机技术：
- 规划层：分析用户需求，拆解任务步骤（如“分析股票”拆解为数据抓取、趋势建模、报告生成）。
- 执行层：调用虚拟环境中的工具（代码执行、网页浏览、文件处理）。
- 验证层：检查结果准确性，动态修正错误。
- 履历：连续创业者，华中科技大学软件工程专业毕业。曾开发微信公众号增强工具“莺件”和企业微信应用“微伴助手”，获腾讯投资。
- 理念：主张“AI 应成为生产力伙伴”，推动 Manus 从工具型助手进化为自主代理。
- 成就：主导开发中文互联网最大通用知识图谱系统 Magi，曾推出 iOS 浏览器“猛犸”并获 MacWorld 特等奖。
- 技术贡献：为 Manus 设计基于 LLM 的操作系统架构，实现多模态数据处理与跨平台工具调用。
- 规模：Monica 团队成立于 2023 年，现有成员 51-200 人，专注 AI 推理与工程化落地。
- 里程碑：2022 年立项 Monica 项目（早于 ChatGPT 发布），2025 年推出 Manus，在 GAIA 基准测试中超越 OpenAI 同类产品。
- 2022 年：Monica 项目立项，以浏览器插件形式提供 AI 助手服务，集成多模型 API 并主打海外市场。
- 2024 年：用户突破百万，成为海外 AI 插件领域头部产品，验证工具调用与任务自动化能力。
- 内测阶段：吸引超 1000 万用户申请，社交媒体讨论量单日破 10 万条，被评价为“Agent 爆发元年的标志性产品”。
访问 Manus 官方网站（https://manus.im），点击首页的 “Get Early Access”（获取早期访问权限）按钮进入申请页面。
注册账户时需使用常用邮箱（支持谷歌、GitHub 等第三方账号快捷登录）。在申请表单中填写以下内容：
- 职业背景：如学生、开发者、企业职员等（影响内测权限分配）。
- 使用场景：描述计划使用 Manus 的具体任务类型（例如“股票分析”“旅行规划”），需尽量具体以提高审核通过率。
提交申请后，系统将通过邮件告知审核结果，通常等待时间为数小时至一周。若未收到通知，可检查垃圾邮件箱或重新提交申请。
- Discord 群组：加入 Manus 官方 Discord 频道（链接见官网），定期参与互动可获取随机发放的邀请码。
- 推特活动：关注官方推特账号（@manusai_hq），参与转发抽奖、案例分享等活动赢取邀请码。
部分用户通过二手平台（如闲鱼）转卖邀请码，但需警惕高价欺诈（价格高达数万元）或无效码风险。建议优先通过官方渠道申请。
收到内测资格确认邮件后，点击邮件中的激活链接设置密码，完成账户注册。
- 基础权限：支持执行简单任务（如数据分析、文件整理），每日限 3 次任务提交。
- 高级权限：需提交企业认证或开发者资质，可解锁 API 接入、批量任务处理等功能。
- 完善申请信息：详细描述需求场景（如“需分析 100 份简历并生成排名报告”），关联职业背景提升优先级。
- 多平台申请：同时通过官网和 Discord 提交申请，增加获取概率。
- 网络问题：若页面加载缓慢，可切换浏览器（推荐 Chrome 或 Edge）或使用网络加速工具。
- 账户锁定：连续输错密码需通过邮件重置，或联系客服邮箱 contact@manus.im 解锁。
2025 年下半年将开放模型开源组件，开发者可申请技术文档与 API 权限，定制私有化 Agent。
企业用户可通过官网提交合作需求，获取定制化解决方案（如多账户管理、私有数据训练支持）。
Manus 的核心能力在于将复杂任务拆解为可执行的子步骤，并自主调用工具完成全流程。其工作流程分为三个阶段：
当用户下达指令后，Manus 会像人类专家一样分析需求，自动划分任务步骤。例如，在“筛选简历”任务中，它会将流程分解为“解压文件→提取关键信息→生成候选人排名表→导出 Excel”等环节。
Manus 内置浏览器、代码编辑器等虚拟工具，可执行网页搜索、API 调用、数据分析等操作。例如分析股票时，它能自动连接雅虎金融 API 抓取实时数据，并调用 Python 脚本生成可视化图表。
区别于传统 AI 仅提供建议，Manus 直接输出完整成果。例如用户上传合同文件后，它会生成包含风险条款标注、法律依据说明的审查报告，支持 Word/PDF 格式导出。
用户上传压缩包后，Manus 自动静压文件，识别简历中的工作经验、技能匹配度等关键信息，生成带候选人排名的 Excel 表格，准确率达 92%。
可分析数十页合同文本，提取关键条款（如违约责任、付款周期），并对比法律数据库中的合规要求，标注潜在风险点。
处理复杂数据时，Manus 能清洗原始数据、运行统计模型（如回归分析），最终生成包含趋势图、相关性矩阵的交互式仪表盘。
支持文本、音频、图像等混合输入。例如用户上传课堂录音和 PPT 截图，Manus 可自动转写为文字笔记，并提取图片中的公式生成图文版讲义。
能将数据转换为多种形式输出。例如输入 Excel 销售数据，可生成带动态图表的 PPT，或创建交互式网页看板。
设计师输入“为咖啡品牌设计极简风格名片”，Manus 会搜索行业案例、调用 Canva 模板库生成设计方案，并提供 CMYK 色彩规范说明。
教师上传课堂录音后，Manus 自动识别知识点片段，将其转换为带动画演示的 HTML 课件（如动量定理的受力分析动画）。
Manus 会记录用户的使用习惯。例如若用户常要求将报告保存为 PDF，后续任务会自动采用该格式；若偏好图表配色方案，输出时会同步调整。
当任务中途收到新指令（如旅行规划中增加预算），Manus 能即时调整方案。例如原计划的经济型酒店会自动替换为高端选项，并重新计算交通成本。
输入“规划日本 7 日游，包含历史景点和求婚地点”，Manus 会搜索樱花花期、神社开放时间，推荐适合求婚的温泉旅馆，并生成带地图导航的 HTML 手册。
根据预算和需求（如“学区房+低犯罪率”），Manus 爬取房产平台数据，调用 Python 计算性价比，最终生成包含房源对比、贷款方案建议的 30 页报告。
教师输入“制作牛顿定律互动课件”，Manus 会编写 HTML5 动画代码，插入可拖拽的受力分析模块，并生成配套的教师指导手册。
学生上传课程大纲后，Manus 自动整理强化学习领域的经典论文、开源代码库，并按难度分级生成学习路径图。
输入“创建网页版《Doom》射击游戏”，Manus 会编写 JavaScript 代码实现 3D 渲染、碰撞检测功能，并部署到可在线试玩的网页。
视频创作者输入“科幻飞船降落音效”，Manus 会分析影视作品中的类似场景，混合合成引擎轰鸣、金属摩擦声，输出 WAV/MP3 格式文件。
Manus 作为通用型 AI 智能体，核心是理解需求→拆解任务→执行交付。要让 AI 准确响应，需在提示词中明确以下要素：
- 目标：用一句话概括核心诉求（如“分析特斯拉股票”“制作物理课件”）
- 交付形式：指定输出格式（HTML、PDF、Excel 等）及内容结构（图表类型、章节划分）
- 约束条件：预算、时间、数据源等限制（示例：“预算 5000 美元”“使用 2024 年 Q1 财报数据”）
正确示例：
“我需要一个 4 月 15-23 日从西雅图出发的 7 天日本行程，预算为两人 2500-5000 美元。要求包含历史遗迹、剑道体验、求婚地点建议，并生成带地图的 HTML 手册。”
Manus 支持在任务执行过程中修改需求。例如：
- 增减预算或时间范围
- 调整输出格式（如从 PPT 改为 Markdown）
- 补充数据源或约束条件
操作步骤：
从最终成果倒推提示词结构：
适用场景：股票分析、市场调研、财报解读
结构公式：
“分析[对象]，要求包含：[模块 1]、[模块 2]、[模块 3]，数据源为[来源]，生成[格式]报告，重点展示[关键指标]。”
示例：
“深度分析英伟达股票，包含：市场情绪、技术指标、竞品对比，调用雅虎金融 API 生成交互式网页报告，用热力图展示股价相关性。”
适用场景：课件制作、旅行规划、营销文案
结构公式：
“创建[主题]的[格式]内容，需包含：[要素 1]、[要素 2]、[要素 3]，风格参考[范例]，部署到[平台]。”
示例：
“制作动量守恒定律的 HTML 演示文稿，包含弹性碰撞、非弹性碰撞、爆炸案例的交互动画，按中学教学大纲分章节，部署到公开可访问的 URL。”
适用场景：脚本编写、网页开发、自动化工具
结构公式：
“编写[语言]脚本实现[功能]，要求：[技术规范]，测试通过后交付[格式]，附[文档类型]说明。”
示例：
“开发 Python 自动化脚本，每日 8 点抓取微博热搜榜存入 Google Sheets，代码需符合 PEP8 规范，交付可执行文件及 API 调用文档。”
将复杂任务分解为 Manus 可执行的子任务：
案例：
“监控竞品新品动态”可拆解为：
- 爬取电商平台商品页
- 提取价格/功能参数
- 对比历史数据生成波动图表
通过结构化描述降低歧义：
错误修正对比：
- 模糊指令：“做个财报分析”→ 失败率高
- 明确指令：“分析特斯拉 2024 年 Q4 财报，对比小鹏/理想的毛利率趋势，生成带注释的 PDF 报告”→ 成功率高
通过预设条件控制任务走向：
操作界面：
在 Manus 任务面板的“高级设置”中，可勾选：
- 是否保留中间文件
- 错误处理策略（终止/跳过/重试）
- 资源分配优先级
表现：Manus 反复请求确认细节
修正方案：
- 补充场景信息（如“中学物理教学”而非“教学”）
- 添加参照物（如“按小米发布会风格设计 PPT”）
表现：输出文件排版混乱
修正方案：
- 提前定义模板（上传参考文件或指定官方模板库编号）
- 要求分步确认（如“先提交大纲审核再生成内容”）
表现：多次生成仍不符合预期
修正方案：
- 使用迭代指令（如“基于 v1.0 报告，将第三章改为雷达图”）
- 启用人工干预模式（手动修改中间文件后继续任务）
将常用任务保存为模板：
在“任务看板”中并行处理：
- 数据依赖型任务：A 任务输出作为 B 任务输入（如爬虫→分析）
- 资源隔离型任务：敏感数据在本地沙盒运行，公开数据调用云端算力
在用户偏好设置中：
根据任务特性选择执行方式：
- 本地执行：处理敏感数据（如合同扫描）
- 云端执行：需要 GPU 加速的任务（如 3D 渲染）
- 混合执行：先本地清洗数据，再云端建模分析
用户需要为“强化学习算法工程师”岗位筛选 15 份简历，并按候选人的专业知识水平进行排序。具体要求包括：
- 上传包含 10 份简历的 ZIP 压缩包，随后补充上传 5 份简历
- 提取候选人项目经验、技能匹配度等关键信息
- 输出 Excel 格式的候选人排名表
Manus 首先自动解压 ZIP 文件，逐份浏览 PDF 或 Word 格式的简历。对于用户后续补充上传的 5 份简历，系统异步接收并整合至任务队列，无需用户重复操作。
系统采用以下评估维度：
当用户临时要求将结果转为 Excel 表格时，Manus 自动执行以下操作：
最终生成的 Excel 文件包含：
- 主表：按综合评分排序的候选人列表
- 附录：各评估维度的权重说明
- 可视化图表：候选人技能雷达图（自动嵌入 SVG 格式）
用户要求分析英伟达（NVDA）、迈威尔科技（MRVL）、台积电（TSM）三家公司过去三年的股票价格相关性，并生成交互式可视化报告。具体需求包括：
- 获取 2019 年 1 月-2022 年 1 月历史数据
- 计算皮尔逊相关系数与滚动相关性
- 部署可在线访问的数据仪表盘
系统通过以下途径收集数据：
Manus 分阶段执行代码：
correlation_matrix = df[['NVDA','MRVL','TSM']].corr(method='pearson') - 生成 30 日滚动相关性曲线
- 绘制波动率对比热力图
系统使用以下技术栈构建仪表盘：
- 前端框架：Vue.js + ECharts 实现动态图表
- 后端服务：FastAPI 提供数据接口
- 部署方案：自动生成二级域名（如
https://stock.manus.space）
最终报告包含：
中学物理教师需要制作《动量守恒定律》的交互式教学课件，具体要求：
- 包含弹性碰撞、非弹性碰撞等场景的动画演示
- 支持课堂实时参数调整（如小球质量、初速度）
- 输出 HTML 文件便于投影仪直接播放
系统自动生成教学大纲：
Manus 采用以下技术实现：
- 动画引擎：基于 Canvas 的物理引擎模拟碰撞效果
- 参数控制面板：
<input type="range" id="mass1" min="1" max="10" value="4"> <label for="mass1">小球质量(kg)</label> - 即时计算反馈：
document.getElementById('momentum').innerHTML = m1v1 + m2v2; 系统自动补充：
- 扩展阅读：链接至维基百科相关词条
- 课堂习题：随机生成数值不同的练习题
- 教师手册：Markdown 格式的教学建议文档
最终课件支持：
- 动态重置：一键恢复初始参数
- 分步演示：分解碰撞过程的帧动画
- 数据导出：将模拟结果保存为 CSV 供课后分析
原文链接：https://blog.csdn.net/u014496893/article/details/146104183?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25220381a4b5a33f751a51e199c020381fd2%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=0381a4b5a33f751a51e199c020381fd2&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-1-146104183-null-null.nonecase&utm_term=manus
